求推荐好用功能强大的浏览器？数据分析中有哪些常见的数据模型

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这里我说①下手机浏览器吧！

X浏览器：①款极简浏览器，在用户中口碑不错，如果你用了也会爱不释手。

x浏览器容量只有几百K，非常小巧，但麻雀虽小肝胆俱全，手机浏览器核心功能①应俱全，整个界面也非常干净，但没有其他浏览器那种乱⑦⑧糟的内容。该有的都有，隐身模式/无图模式/夜间模式/全屏模式/主题更换/超级缓存/手势，不该有的都没有。

此外还有①些独门绝技。

广告拦截强悍，标识广告可以干掉你不喜欢的所有广告；内置即时翻译，即时词典，阅读英文更便利。另外具备黑科技，可以为您开启另外①扇大门。

X浏览器在权限调用方面也非常OK，仅有几个必要的权限，没有任何后台进程，没有消息推送，不会偷跑流量耗电，安全可靠不会窃取你的隐私。

其他的类似的浏览器还有夸克浏览器，UC家推出的，拥有自己独立的内核，算是继承了UC①些好的内容，剩下①些乱⑦⑧糟的功能全给精简了。所以夸克浏览器也值得①用，由于是自己内核的关系，安装包容量较大，比最早推出时大了许多，对安装容量有要求的话还是X浏览器吧。

PC方面觉得没啥好说的，只推荐chrome，火狐的话可以用就是兼容性可能差点，版本上是建议安装老外官方的版本，不要用国内出的哪个中国版，整合了些其他东西。至于其他的国产的都见鬼去吧，全是乱⑦⑧糟的东西，个人是绝不会推荐的。

最后上X浏览器全身照：

　　① · 行为事件分析

　　行为事件分析法来研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。企业借此来追踪或记录的用户行为或业务过程，如用户注册、浏览产品详情页、成功投资、提现等，通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。

　　在日常工作中，运营、市场、产品、数据分析师根据实际工作情况而关注不同的事件指标。如最近③个月来自哪个渠道的用户注册量最高？变化趋势如何？各时段的人均充值金额是分别多少？上周来自北京发生过购买行为的独立用户数，按照年龄段的分布情况？每天的独立 Session 数是多少？诸如此类的指标查看的过程中，行为事件分析起到重要作用。

　　行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。行为事件分析法①般经过事件定义与选择、下钻分析、解释与结论等环节。

　　② · 漏斗分析模型

　　漏斗分析是①套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。

　　漏斗分析模型已经广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中。例如在①款产品服务平台中，直播用户从激活APP开始到花费，①般的用户购物路径为激活APP、注册账号、进入直播间、互动行为、礼物花费⑤大阶段，漏斗能够展现出各个阶段的转化率，通过漏斗各环节相关数据的比较,能够直观地发现和说明问题所在，从而找到优化方向。对于业务流程相对规范、周期较长、环节较多的流程分析,能够直观地发现和说明问题所在。

　　③ · 留存分析模型

　　留存分析是①种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。留存分析可以帮助回答以下问题：

　　①个新客户在未来的①段时间内是否完成了您期许用户完成的行为？如支付订单等；某个社交产品改进了新注册用户的引导流程，期待改善用户注册后的参与程度，如何验证？想判断某项产品改动是否奏效，如新增了①个邀请好友的功能，观察是否有人因新增功能而多使用产品几个月？

　　④ · 分布分析模型

　　分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。它可以展现出单用户对产品的依赖程度，分析客户在不同地区、不同时段所购买的不同类型的产品数量、购买频次等，帮助运营人员了解当前的客户状态，以及客户的运转情况。如订单金额（①⓪⓪ 以下区间、①⓪⓪ 元 - ②⓪⓪元区间、②⓪⓪ 元以上区间等）、购买次数（⑤ 次以下、⑤ - ①⓪次、①⓪ 以上）等用户的分布情况。

　　分布分析模型的功能与价值：科学的分布分析模型支持按时间、次数、事件指标进行用户条件筛选及数据统计。为不同角色的人员统计用户在①天/周/月中，有多少个自然时间段（小时/天）进行了某项操作、进行某项操作的次数、进行事件指标。

　　⑤ · 点击分析模型

　　即应用①种特殊高亮的颜色形式，显示页面或页面组（结构相同的页面，如商品详情页、官网博客等）区域中不同元素点击密度的图示。包括元素被点击的次数、占比、发生点击的用户列表、按钮的当前与历史内容等因素。

　　点击图是点击分析方法的效果呈现。点击分析具有分析过程高效、灵活、易用，效果直观的特点。点击分析采用可视化的设计思想与架构，简洁直观的操作方式，直观呈现访客热衷的区域，帮助运营人员或管理者评估网页的设计的科学性。

　　⑥ · 用户行为路径分析模型

　　用户路径分析，顾名思义，用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，时常要对访问路径的转换数据进行分析。

　　以电商为例，买家从登录网站／APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。而在用户真实的选购过程是①个交缠反复的过程，例如提交订单后，用户可能会返回首页继续搜索商品，也可能去取消订单，每①个路径背后都有不同的动机。与其他分析模型配合进行深入分析后，能为找到快速用户动机，从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。

　　⑦ · 用户分群分析模型

　　用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为①个群体，并进行后续分析。我们通过漏斗分析可以看到，用户在不同阶段所表现出的行为是不同的，譬如新用户的关注点在哪里？已购用户什么情况下会再次付费？因为群体特征不同，行为会有很大差别，因此可以根据历史数据将用户进行划分，进而再次观察该群体的具体行为。这就是用户分群的原理。

　　⑧ · 属性分析模型

　　顾名思义，根据用户自身属性对用户进行分类与统计分析，比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、查看用户按省份的分布情况。用户属性会涉及到用户信息，如姓名、年龄、家庭、婚姻状况、性别、最高教育程度等自然信息；也有产品相关属性，如用户常驻省市、用户等级、用户首次访问渠道来源等。

　　属性分析模型的价值是什么？①座房子的面积无法全面衡量其价值大小，而房子的位置、风格、是否学区、交通环境更是相关的属性。同样，用户各维度属性都是进行全面衡量用户画像的不可或缺的内容。

　　属性分析主要价值在：丰富用户画像维度，让用户行为洞察粒度更细致。科学的属性分析方法，可以对于所有类型的属性都可以将“去重数”作为分析指标，对于数值类型的属性可以将“总和”“均值”“最大值”“最小值”作为分析指标；可以添加多个维度，没有维度时无法展示图形，数字类型的维度可以自定义区间，方便进行更加精细化的分析。

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